¿Para qué sirven los gráficos?

Los gráficos son usados, fundamentalmente, para mostrar resultados derivados de los conjuntos de datos de forma ordenada y estructurada, para así hacerlos más interpretables y convincentes. Edward Tufe menciona seis principios en su libro del 2006: Beautiful Evidence.

Primer principio: Comparaciones

segundo principio: Causalidad o estructura interna

• Distribución de los datos / Pregunta de investigación

Tercer principio: Datos multivariados

• Por lo general, los textos utilizan el término de “datos multivariados” cuando se tiene más de 2 variables.
• Contar con conjuntos de datos multivariados tiene muchas ventajas, pero, por lo general, las preguntas relacionadas a estos datos son más complicados y requieren de un mayor razonamiento.
• Restringirse a solo algunas variables (por ejemplo, dos) puede hacer que lleguemos a conclusiones inadecuadas por falta de información. Por lo tanto, vale la pena utilizar la mayor cantidad de variable posibles.
• Para el caso anterior, se recomiendo hacer varios gráficos o, por defecto, un único gráfico con paneles y colores diferentes para mostrar información de variables distintas.

Cuarto principio: Integración

• No nos debemos limitar a una sola forma de expresión.
• Se pueden usar palabras, números, imágenes y diagramas.
• Los gráficos deben hacer uso de varias formas de presentación de los datos.

Veamos un ejemplo:

https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/181898

Quinto principio: Documentación

• Describir y documentar los gráficos con las fuentes, etiquetas y escalas adecuadas.
• Los gráficas que se crean a partir de los datos deben contar una historia completa de la investigación (es decir, deben dar credibilidad).
• Se debe conservar cualquier código que se utilice para generar los datos y gráficos de manera que la investigación pueda ser replicada. Esto permite una fácil verificación de los resultados y se pueden hallar posibles errores en el análisis.

Sexto principio: Contenido

• En resumen, el contenido lo es todo.
• Las presentaciones, en última instancia, dependen de la calidad, relevancia e integridad del contenido presentado.

Medios gráficos en R

En R, hay una gran variedad de tipos de medios gráficos, cada uno con sus características particulares. Algunos ejemplos son PDF, PNG, JPEG, SVG y TIFF.

Sistemas gráficos en R

• base
• lattice
• ggplot2

Sistema gráfico base

Contiene funciones para gráficos elementales.

boxplot(cars, main = "Título", xlab = "X", ylab = "Y")

Sistema gráfico base

names(par())

##  [1] "xlog"      "ylog"      "adj"       "ann"       "ask"      
##  [6] "bg"        "bty"       "cex"       "cex.axis"  "cex.lab"  
## [11] "cex.main"  "cex.sub"   "cin"       "col"       "col.axis" 
## [16] "col.lab"   "col.main"  "col.sub"   "cra"       "crt"      
## [21] "csi"       "cxy"       "din"       "err"       "family"   
## [26] "fg"        "fig"       "fin"       "font"      "font.axis"
## [31] "font.lab"  "font.main" "font.sub"  "lab"       "las"      
## [36] "lend"      "lheight"   "ljoin"     "lmitre"    "lty"      
## [41] "lwd"       "mai"       "mar"       "mex"       "mfcol"    
## [46] "mfg"       "mfrow"     "mgp"       "mkh"       "new"      
## [51] "oma"       "omd"       "omi"       "page"      "pch"      
## [56] "pin"       "plt"       "ps"        "pty"       "smo"      
## [61] "srt"       "tck"       "tcl"       "usr"       "xaxp"     
## [66] "xaxs"      "xaxt"      "xpd"       "yaxp"      "yaxs"     
## [71] "yaxt"      "ylbias"

Sistema gráfico base

par("fg") # Da el color del primer plano

## [1] "black"

par('pch') # Da el tipo de línea y el ancho

## [1] 1

par("lty") # Puede ser dashed, dotted, etc.

## [1] "solid"

Sistema gráfico lattice

• No trabaja en dos fases.
• Toma una fórmula como su primer argumento, por lo general de la forma y ~ x

Sistema gráfico lattice

library(lattice)
xyplot(Sepal.Length ~ Sepal.Width | Species, data = iris)

Sistema gráfico ggplot2

• Tiene 2 funciones muy importantes. La función básica es qplot() (quick plot o gráfico rápido), la cual funciona más o menos como plot en el sistema base.
• La función más avanzada en el paquete es ggplot(), que es más flexible y se puede personalizar para hacer las cosas que qplot() no puede.

Sistema gráfico ggplot2

library(ggplot2)
qplot(displ, hwy, data = mpg, geom = c("point", "smooth"), facets = . ~ drv)

Sistema gráfico ggplot2

g <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy))
g + geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") + # Para agregar una línea
  facet_grid(. ~ drv) + # Se divide en columnas
  ggtitle("Título")

El paquete leaflet

La función leaflet() crea un mapa que se almacena en una variable, por lo que, posteriormente, puede ser modificada. La función addTiles() agrega datos de los mapas del sitio Open Street Map.

El paquete leaftlet

library(leaflet)
mi_mapa <- leaflet() %>%
            addTiles()
mi_mapa

El paquete leaftlet

Es posible añadir marcadores al mapa utilizando la función addMarkers() especificando la latitud y la longitud. Además, es posible agregar etiquetas a estos mismos marcadores.

El paquete leaftlet

mi_mapa <- mi_mapa %>%
          addMarkers(lat = 9.937059, lng = -84.051896,
                     popup = "Usted está aquí")
mi_mapa

El paquete leaflet

Por lo general, no es eficiente añadir un marcador a la vez al mapa. Por lo tanto, si se desea agergar varios marcadores a la vez, se puede hacer usando un data.frame cuyas columnas sean lat y lng (latitud y longitud, respectivamente). De esta forma, se pueden agregar todos los marcadores de una sola vez.

El paquete leaflet

set.seed(2017-02-02)
df <- data.frame(lat = runif(20, min = 9.93, max = 9.95),
                 lng = runif(20, min = -84.03, max = -84.01))
df %>% leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addMarkers()

El paquete leaflet

También es posible modificar el tipo de marcador:

icono<- makeIcon(
  iconUrl = "https://fotos.subefotos.com/5142ea1e0297bbec97530d6989e0700bo.jpg",
  iconWidth = 31 * 215 / 230, iconHeight = 31,
  iconAnchorX = 31 * 215 / 230 / 2, iconAnchorY = 16
)

df %>% 
  leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addMarkers(lat = 9.937059, lng = -84.051869,
             popup = "Que chiva...", icon = icono)

El paquete leaflet

Algunas veces es necesario marcar varios puntos en el mapa, pero no tiene sentido usar todos los marcadores al mismo tiempo, sino usar algún tipo de agrupamiento.

El paquete leaflet

df<-data.frame(lat = runif(20, min = 9.93, max = 9.95),
               lng = runif(20, min = -84.03, max = -84.01))
df %>% 
  leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addMarkers(clusterOptions = markerClusterOptions())

El paquete leaflet

Aparte de añadir marcadores simples o agrupados, también se puede añadir, de forma sencilla, marcadores circulaes mediante la función addCircleMarkers().

El paquete leaftlet

df<-data.frame(lat = runif(20, min = 9.93, max = 9.95),
               lng = runif(20, min = -84.03, max = -84.01))
df %>% 
  leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addCircleMarkers()

El paquete leaftlet

Pueden dibujarse formas arbitrarias en los mapas creados, incluyendo círuclos y cuadrados. El código de la siguiente diapositiva dibuja un mapa donde el círculo en cada ciudad es proporcional a la población de la misma.

El paquete leaflet

ciudades<-data.frame(name = c("Baltimore", "Frederick", "Rockville", "Gaithersburg", 
                                 "Bowie", "Hagerstown", "Annapolis", "College Park", "Salisbury", "Laurel"),
                        pob = c(619493, 66169, 62334, 61045, 55232,
                                39890, 38880, 30587, 30484, 25346),
                        lat = c(39.2920592, 39.4143921, 39.0840, 39.1434, 39.0068, 39.6418, 38.9784, 38.9897, 38.3607, 39.0993),
                        lng = c(-76.6077852, -77.4204875, -77.1528, -77.2014, -76.7791, -77.7200, -76.4922, -76.9378, -75.5994, -76.8483))
ciudades %>%
  leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addCircles(weight = 1, radius = sqrt(ciudades$pob) * 30)

El paquete leaftlet

Los rectángulos también aparecen en los mapas de leaftlet

leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addRectangles(lat1 = 37.3858, lng1 = -122.0595, 
                lat2 = 37.3890, lng2 = -122.0625) 

El paquete leaftlet

df<- data.frame(lat = runif(20, min = 39.25, max = 39.35),
                 lng = runif(20, min = -76.65, max = -76.55),
                 col = sample(c("red", "blue", "green"), 20, replace = TRUE),
                 stringsAsFactors = FALSE)

df %>%
  leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addCircleMarkers(color = df$col) %>%
  addLegend(labels = LETTERS[1:3], colors = c("blue", "red", "green"))

El paquete highcharter

El paquete highcharter, basada en un paquete de JavaScript del mismo nombre, es bastante reciente en R y permite hacer gráficos interactivos de muchas formas. La página oficial y la documentación del paquete están en el sitio http://jkunst.com/highcharter/hchart.html. Veamos un ejemplo del mapa de desempleo de EEUU, tomado directamente del sitio oficial.

El paquete highcharter

library(dplyr)
library(highcharter)

hcmap("countries/us/us-all-all", data = unemployment,
      name = "Unemployment", value = "value", joinBy = c("hc-key", "code"),
      borderColor = "transparent") %>%
  hc_colorAxis(dataClasses = color_classes(c(seq(0, 10, by = 2), 50))) %>% 
  hc_legend(layout = "vertical", align = "right",
            floating = TRUE, valueDecimals = 0, valueSuffix = "%")